本文關(guān)鍵詞：一種基于螢火蟲群的實際流量預(yù)測方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對計算機網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展產(chǎn)生的擁塞現(xiàn)象,在以往的研究基礎(chǔ)上利用螢火蟲群優(yōu)化方法提出一種新的預(yù)測算法PGS(Prediction method based on Glowworm Swarm).該算法首先將到達流量視作螢火蟲群,節(jié)點服務(wù)率視作吸引度,通過對螢火蟲個體執(zhí)行移動操作和隨機飛行操作來獲得最優(yōu)位置和吸引度,以此達到提高預(yù)測精度的目的.同時,結(jié)合OPENT和MATLAB進行仿真實驗,深入研究了影響PGS算法預(yù)測誤差的關(guān)鍵因素.最后,對比分析了小波變換預(yù)測方法,本文算法的預(yù)測誤差降低了1.08%,結(jié)果表明PGS具有較好的適應(yīng)性.
【作者單位】： 廣東石油化工學(xué)院計算機與電子信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 擁塞 預(yù)測 精度 螢火蟲群
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61272382) 廣東省科技計劃項目(2012B010100037) 廣東省自然科學(xué)基金項目(10252500002000001;S2012010009963)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)擁塞現(xiàn)象逐漸成為日益關(guān)注的重點[1-3],并且實際流量受噪音干擾的現(xiàn)象越發(fā)嚴(yán)重,因此,基于實際流量的預(yù)測和管理也成為當(dāng)前計算機網(wǎng)絡(luò)研究的熱點.目前,關(guān)于流量預(yù)測的方法較多,傳統(tǒng)的研究認(rèn)為流量服從泊松分布,所以采用諸如自回歸或自回歸滑

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 劉震;王厚軍;龍兵;張治國;;一種基于加權(quán)隱馬爾可夫的自回歸狀態(tài)預(yù)測模型[J];電子學(xué)報;2009年10期

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4 胡曦;李U

本文編號：469738